便利店之神林木敏文的7-11業績炸表了！周四，日本柒和伊控股(Seven & i )發佈財務公告，稱因公司在日本和海外的便利店業務盈利增加，其第二財季淨利潤增長了一倍以上！資料顯示，截至8月底，其2025年Q2淨利潤，已經從從上年同期的308.5億日元增至727.9億日元（約合4.7669億美元），這大幅超過了市場分析師平均預期的596億日元。而在今年9月2日，柒和伊剛將約30家公司出售給美國貝恩資本，其中包括伊藤洋華堂超市這一祖業！至此，柒和伊剝離了業績持續低迷的超市業務，業務重組宣告完成，今後柒和伊將專注於便利店7-Eleven的經營。此外，公司計畫將在2026年2月之前回購高達6000億日元的股票，約合13.43億美元，此次股票回購計畫旨在提升股東價值、增強市場信心！我們都知道，巴菲特自去年開始就不斷重倉買入日本四大商社的股票，顯示了其對日本現金流優質資產的持續看好！而7-11是日本最有代表性的便利店企業，其業績的變化，也反應了當下日本社會消費的趨勢性特徵：一、消費降級趨勢下的便利店防禦性增長2025 年 8 月，日本核心通膨率雖降至 2.7%，但食品價格同比上漲 7.2%，遠高於日本春斗勞資談判確定的未來財年平均5.46%的工資漲幅，造成實際工資連續五個月負增長，消費者對價格敏感度顯著提升，日本大米更是有了“黃金米價”的稱號，受此影響，日本工薪族呈現消費降級趨勢！但日本便利店憑藉高頻低價商品組合（如飯糰、便當）和 24 小時便利性，成為家庭日常開支縮減的受益者，其中7-11不僅是全球高品質預製菜的的引領，更是在商品管理、坪效管理、冷鏈物流配送等保障環節上的標準制定者。受此影響，在客單價雖未顯著提升，客流量保持穩定的情況下，柒和伊國內便利店營業利潤，卻同比增長 1.2%，反映出消費者正從超市轉向更經濟的購物管道。這一趨勢與日本零售業整體低迷形成鮮明對比 ，2025 年 7 月零售總額同比下降1.6%，但日本百貨店8月銷售額同比增長2.6%，達4139億日元，為七個月來首次回升，其中，國內銷售增長3.5%，顯示日本消費正呈現復甦態勢！二、勞動力市場壓力倒逼日本企業創新日本 8 月失業率升至 2.6%，求人倍率下降至 1.20 倍，雖然指標在發達經濟體中處於優秀，但已經是近年來最嚴峻的用工形式！受日元貶值、全球經濟放緩及美國關稅影響，日本企業用工成本持續攀升！以柒和伊為例，其也開始使用AI和數位化系統替代人力！當下，7NOW 配送服務同店銷售增長 21.3%，訂單處理效率提升顯著；部分門店，還引入遠端服務機器人，減少對收銀員的依賴。這種 “技術替代人力” 的趨勢，已經在日本便利店行業擴散， 羅森計畫到 2030 年將店舖人工實操業務減少 30%，全家已開設 46 家無人結算店。這種技術投入雖短期內增加成本，但長期可顯著提升利潤率，柒和伊第二財季銷售、一般及管理費用同比下降 11%，印證了這一策略的有效性。三、海外市場避險本土增長瓶頸儘管日本國內便利店市場趨於飽和，2024 全國門店數同比減少 0.4%，但柒和伊這樣的巨頭，在海外市場擴張卻從未止步，Q2資料顯示，其海外業務營業利潤仍增長 3.8% 至 714.4 億日元。其中，北美市場通過最佳化供應鏈和擴展 7NOW 配送服務，盈利能力持續改善；亞洲市場則依託本地化商品開發不斷依託創新搶佔市場份額。這種 “海外反哺本土” 的模式在日本企業中普遍存在 ，日本很早就通過大雁體系進行國際化分工，其GNP規模龐大海外日本資產規模遠大於其境內資產，並且在持續增加！日元匯率波動雖對海外利潤換算產生一定影響，但全球化佈局仍是日本企業抵禦本土經濟疲軟的關鍵手段。四、日本貨幣政策目前方向不定日本央行在 2025 年 9 月啟動 ETF 拋售計畫，原本標誌著量化寬鬆政策實質性收縮，但隨著高士早苗的當選，又面臨繼續擴張的方向。原本的緊縮政策雖旨在抑制通膨，但導致企業融資成本上升 ，日本企業紛紛通過資本運作應對流動性收緊。但另一方面，如果日元繼續維持Q2以來的貶值趨勢，不僅可以避險關稅，還能提升了海外業務的日元計價收益，這樣的話，內部拉高均消費，外部享受貶值紅利，日本企業的利潤表會得到顯著改善！2025 年 Q2 日元兌美元匯率同比貶值約 3%，而高市早苗當選後，日元兌美元快速跌破150元大關！柒和伊海外利潤增長中約 15% 來自於這種匯率貢獻。這種 “政策緊縮 - 匯率波動 - 企業應對” 的傳導鏈條，凸顯了日本經濟的外部敏感性！五、人口結構變化催生的消費分層當下，日本老齡化率已達 32.6%，65 歲以上人口占比持續攀升，根據日本總務省在今年“敬老節”前公佈的最新統計資料，目前日本共有65歲及以上老年人3619萬人，佔日本全國總人口比例達29.4%，創歷史新高。而老人多，意味著數位化網路交易的消費習慣抑制，但卻給了便利店莫大的發展機會，它們通過調整商品結構（如增加低糖、低鹽食品）和提供社區服務（如代收快遞、代繳水電費），成功鎖定老年客群。而日本的年輕消費者，因就業不穩定和收入增長停滯，也更傾向於選擇高性價比商品。這種 “銀髮經濟” 與 “青年平價” 的雙重需求，推動便利店從單一零售向 “生活服務中心” 轉型 ！各大品牌紛紛轉型應對消費分層！所以，類似柒和伊的盈利增長並非孤立現象，而是日本經濟結構性矛盾與企業適應性變革共同作用的結果。在通膨高企、人口萎縮、政策轉型的多重壓力下，日本經濟正經歷從 “規模擴張” 向 “效率提升” 的艱難轉型。便利店行業的逆勢增長，既是消費降級的無奈選擇，也是技術替代、全球化佈局和精細化營運的必然產物。安倍和高士早苗但當下，日本已經基本建設完成健全的國民福利照顧和養老存續發展體系，在經濟上重回財政擴張後，CPI預計會開始出現“安培經濟學”特徵，屆時一方面是重度投資高科技，並和美國等西方國家抱團新技術體系！另一方面，日本將開始嘗試如何在抑制負債率的情況下，發展可持續的擴張型經濟，而非跌入“滯脹”困境！(聞號說經濟)

AMD在自身發佈強勁的第二季度財報後，股價並未出現上漲。與中國相關的問題仍未解決，但無論美國晶片企業是否向中國出售產品，人工智慧晶片的需求依然旺盛。核心背景資訊AMD公佈了2025年第二季度的強勁業績，營收增長32%，達到創紀錄的77億美元。這家AI晶片企業原本就被預期將迎來拐點：一方面，AI市場需求正從模型訓練轉向推理；另一方面，AMD新款MI355晶片已投放市場，其性能實現了35倍的飛躍，可顯著提升超低延遲推理能力。未來，AI推理市場預計將佔據增長的主導地位。今年推出的MI355晶片以及明年計畫推出的MI400晶片，有望使輝達在市場份額爭奪中面臨更大壓力。布魯克菲爾德（Brookfield）預測，推理晶片的銷量將很快與AI訓練晶片的需求持平；到2028年，推理晶片的功耗需求將接近訓練晶片水平；到2034年，AI晶片的總需求將增長10倍。來源：Brookfield目前，多項預測顯示，到2028年AI晶片需求規模將達到1兆美元。輝達首席執行官預測，到本十年末，AI基礎設施支出將達到3兆至4兆美元。而目前這家AI晶片領域的領軍企業，年銷售額僅為2000億美元，遠低於1兆美元的規模，這意味著未來幾年其業績存在巨大的上漲空間。AMD預測，2028年相關市場規模將達到5000億美元，其中推理領域的年複合增長率（CAGR）將達80%。而Futurum證券公司則認為，到2030年AI晶片市場規模將達到1兆美元，具體細分如下：➢7500億美元——AI圖形處理器（GPU）（輝達佔80%-85%，AMD佔15%-20%）➢2500億美元——定製化加速器（XPU）（博通佔70%-75%，Marvell佔15%-20%）對AMD而言，當前拐點的直接訊號體現在其業績指引的上調：該公司將2025年第三季度營收目標定為87億美元，而市場普遍預期僅為83.2億美元。此外，這一預測尚未計入對中國市場15億美元的受限銷售額（該部分銷售正等待許可證審批）。這意味著，第三季度87億美元的營收預期，實際有可能突破100億美元。目前市場對中國市場的走向仍存在困惑：美國政府釋放出許可證審批的訊號，但要求晶片性能降低15%；而中國政府則正推動國內企業優先採購本土晶片，而非美國競爭對手的產品。AMD此前很少能在當前規模下超出市場預期，此次業績指引上調表明其MI355晶片的銷量正大幅增長。到2028-2030年，該公司在AI GPU晶片銷售領域有望開拓出1000億至1500億美元的營收空間。儘管AMD和輝達在發佈財報後股價均未上漲，但輝達的業績似乎印證了該領域的巨大機遇。這家AI GPU領軍企業2025財年第二季度銷售額達到460億美元，並預計在截至10月的當前季度（2025財年第三季度）營收將達540億美元。此外，若許可證相關事宜得以明確，該公司還將向中國市場額外銷售價值20億至50億美元的H20晶片。中國市場的機遇依然巨大。輝達首席執行官黃仁勳在2026財年第二季度財報電話會議中暗示，中國市場明年有望成為一個規模達500億美元、增長率為50%的市場，他表示：“我曾估算，如果我們能憑藉具有競爭力的產品進入中國市場，今年中國市場對我們而言將是一個約500億美元的機遇。如果今年規模為500億美元，那麼可以預期它將以每年50%左右的速度增長——全球其他地區的AI市場也在同步增長。”黃仁勳進一步指出，不僅中國市場，全球AI銷售總額的年增長率都可能接近50%。他還提及多項資料，表明超大規模資料中心之外的AI領域也存在巨大增長潛力——2025年該領域營收為200億美元，明年有望實現10倍增長。“別忘了，去年專注於原生AI技術的初創企業獲得的融資額達1000億美元；而今年尚未結束，這一數字已達到1800億美元。從營收來看，去年頭部原生AI初創企業的總營收為20億美元，今年已增至200億美元。明年實現10倍增長並非不可能。此外，開源模型如今正吸引大型企業、軟體即服務（SaaS）公司、工業企業以及機器人公司加入AI革命，這將成為另一增長來源。”市場對增長預期的分歧目前，市場對AMD和輝達明年50%的增長率均未給予預期。分析師當前的普遍預測顯示，2026年AMD的銷售額僅會增長21%，達到400億美元，而AI推理領域實際蘊含的機遇遠大於這一預測規模。預測顯示，在經歷2025年初的短暫下滑後，到2025年底，AMD AI晶片的年化銷售額將達到80億美元以上。要實現400億美元的年度總營收目標，該公司在AI GPU領域的銷售額只需達到130億美元左右。而黃仁勳則認為，明年AI晶片銷售額有望再增長50%。市場向AI推理晶片的轉型，將為AMD搶佔更大市場份額創造條件。預計輝達明年AI晶片銷售額有望達到3000億美元，而AMD的目標僅為其銷售額的5%，增長空間顯著。AMD股價自4月低點已大幅上漲，因此過去一個月出現回呼並不意外。歸根結底，隨著AI GPU領域的巨大機遇最終釋放，該公司股價有望大幅走高。以2026年官方預計每股收益（EPS）6.02美元計算，AMD當前市盈率僅為27倍。若明年AI晶片業務整體實現50%的增長，該公司很可能突破這一盈利預期。隨著市場轉向推理晶片，若營收達到500億美元，明年每股收益有望達到8美元以上，相關盈利預測也將隨之上調。目前AMD股價回落至160美元，若以2026年更新後的每股收益預期計算，市盈率可能僅為20倍。考慮到2028-2030年AI市場有望達到1兆美元規模，只要AMD能佔據20%的AI GPU市場份額，其股價就具備巨大的上漲潛力（具體漲幅取決於AI市場達到1兆美元規模的時間）。當然，AMD在抓住未來巨大市場機遇的過程中仍需付諸行動：既要依靠當前的MI355 GPU晶片，也要確保明年推出的MI400晶片順利落地（今年早些時候該公司在產品推進上曾出現波折）。AI晶片市場競爭異常激烈，輝達作為市場領先者，是AMD奪取市場份額過程中極具實力的競爭對手。總結AMD面臨的市場機遇持續擴大，其AI GPU產品的競爭力也在不斷增強。該股股價可能會進一步下跌至150美元以下，以填補7月15日形成的股價缺口。但無論如何，從當前股價水平以及AI市場機遇不斷擴大的背景來看，AMD的估值都處於極低水平。 (美港股觀察社)

高盛認為，市場已經很大程度上消化了輝達新一代Blackwell架構晶片帶來的增長潛力，Q2業績和指引穩健且基本符合預期但仍難以滿足高漲的期待，或導致其股價在短期內面臨下行壓力。儘管輝達業績表現穩固，但未能再次上演大幅超越預期的“驚喜”，這對於一家被寄予厚望的科技巨頭而言，僅僅“符合預期”或許並不足夠。輝達第二季度營收為467億美元，同比增速逾兩年最低，仍高於分析師預期，業績指引預計第三季度營收中值為540億美元，與市場普遍預期基本一致，但被認為“不溫不火”，缺少爆點。財報公佈後，輝達盤後下跌超3%。據追風交易台消息，高盛在最新報告中表示，輝達最新公佈的季度業績和下一季度指引雖然穩健且基本符合華爾街預期，但可能仍難以滿足市場此前高漲的期待，或導致其股價在短期內面臨下行壓力。高盛分析師認為，市場已經很大程度上消化了其新一代Blackwell架構晶片帶來的增長潛力。高盛認為四個方面將是決定輝達未來走向的關鍵，包括客戶需求與供應鏈、遠期收入與新品、中國業務狀況，以及毛利率趨勢。聚焦後續動態與中國業務高盛分析師表示，對於輝達未來走向，投資者的焦點集中在幾個關鍵問題上。首先是關於客戶需求和任何潛在供應鏈限制的最新評論，AI晶片的需求熱度能否持續？供應鏈是否仍存在瓶頸？其次是公司對2026年收入的可見性預測，以及下一代Rubin產品線發佈的細節。此外，關於輝達中國業務的更多細節也將是市場關注的重點，特別是在管理層確認本季度未向中國出貨H20晶片之後。最後，投資者將密切關注公司未來的毛利率趨勢，以判斷其在激烈競爭下的定價能力和盈利前景。高盛維持“買入”評級，關注四大風險儘管短期股價可能承壓，高盛依然維持對輝達的“買入”評級，並給出了200美元的12個月目標價。該目標價基於對公司5.75美元的標準化每股收益（normalized EPS）和35倍市盈率（P/E）的估算。然而，報告也明確指出了投資者需要警惕的四項關鍵下行風險：AI基建支出放緩： 這是最大的潛在風險，任何AI投資熱情的降溫都將直接衝擊輝達的增長。競爭加劇導致份額流失： 來自AMD等競爭對手的壓力可能侵蝕輝達的市場份額。競爭導致利潤率受損： 激烈的市場競爭可能迫使公司降價，從而損害其高利潤率。供應鏈限制： 生產和交付能力如果跟不上需求，將直接限制收入增長。 (invest wallstreet)

輝達CEO黃仁勳：中國今年可能帶來500億美元的商機。中國市場年增長大約50%。希望向中國市場銷售更新的晶片。輝達現在提供的是複雜的產品系統，而不僅僅是晶片。輝達技術存在於所有的雲中，更具有能效性。一、財務業績1. 整體表現：◦ 總營收 467億美元，同比增長56%，超出市場預期。◦ 淨利潤 264億美元，同比增長59%。◦ 資料中心業務營收 411億美元（佔比88%），同比增長56%，但略低於預期；遊戲業務營收 43億美元創歷史新高，同比增長49%。2. 中國市場影響：◦ 二季度未向中國銷售H20晶片，但釋放了價值 1.8億美元的庫存；向其他地區客戶售出 6.5億美元的H20。◦ 若地緣政治問題緩解，三季度H20對華出貨或達 20-50億美元。3. 毛利率與回購：◦ 調整後毛利率 72.7%，略高於預期；預計三季度毛利率回升至 73.5%。◦ 董事會批准追加 600億美元股票回購計畫。二、關鍵業務進展1. Blackwell平台：◦ 需求"異常旺盛"，季度銷售環比增長 17%，貢獻營收 270億美元。◦ GB300 進入量產，每周產能約 1,000個機架，預計三季度加速。◦ 相比Hopper，Blackwell在推理能效上提升 10-50倍，顯著降低客戶成本。2. 下一代技術佈局：◦ Rubin平台（2026年量產）：6款晶片已完成流片，支援第三代NVLink機架級AI超級電腦。◦ Spectrum-XGS網路技術：實現跨資料中心互聯，年化收入超 100億美元；InfiniBand收入環比翻倍。3. 新興增長領域：◦ 主權AI：預計全年收入超 200億美元（同比翻倍），歐盟計畫投資 200億歐元建設AI工廠。◦ 機器人平台Thor：性能較前代提升數量級，客戶包括Amazon、Boston Dynamics等。三、未來展望1. 需求驅動：◦ Agentic AI（主體型AI）：推動計算需求增長 100-1000倍，企業市場加速打開。◦ 全球AI基建投資：十年內規模或達 3-4兆美元，輝達目標佔據35%份額。2. 競爭壁壘：◦ 全端解決方案（晶片+網路+軟體）難以被ASIC替代，客戶因"每瓦性能最優"持續選擇輝達。3. 三季度指引：◦ 營收預期 540億美元（±2%），環比增超 70億美元，主要由Blackwell驅動。輝達憑藉 Blackwell 的強勁需求和 Rubin 的技術儲備，持續領跑AI基礎設施市場。儘管中國業務短期承壓，但Agentic AI、主權AI及機器人等新場景將打開長期增長空間。十年 3-4兆美元 的AI基建藍圖下，其全端優勢與能效領先仍是核心護城河。電話會議紀要版一、經營概況我們在持續應對動態外部環境的同時，又創紀錄地交付了一個季度。總收入為467億美元，超出我們的預期，所有市場平台均實現環比增長。資料中心收入同比增長56%。儘管H20收入下降40億美元，資料中心收入仍實現環比增長。NVIDIA的Blackwell平台達到創紀錄水平，環比增長17%。我們在第二季度開始生產並行運GB300。我們為雲服務提供商、新雲、企業和主權國家提供的全端AI解決方案，都在推動我們的增長。我們正處於一場工業革命的開端，這場革命將改變每個行業。我們看到，到本十年末，AI基礎設施支出將達到3兆至4兆美元。這些建設的規模和範圍，為NVIDIA帶來了巨大的長期增長機會。GB200 NVL系統正在被廣泛採用，CSP和消費網際網路公司都在部署。包括OpenAI、Meta和Mistral在內的燈塔模型建構者，正在使用GB200 NVL72在資料中心規模上訓練下一代模型，並在生產環境中提供推理模型。新的Blackwell Ultra平台也取得了強勁的季度表現，創造了數百億美元的收入。對於主要雲服務提供商來說，向GB300的過渡是無縫的，因為GB300與GB200共享架構、軟體和物理足跡，使他們能夠輕鬆建構和部署GB300機架。向新的GB300機架式架構的過渡是無縫的。7月底和8月初的工廠建設成功轉換為支援GB300的爬坡。今天，全面生產正在進行中。當前運行速度已恢復全速，每周生產約1000個機架。隨著更多產能上線，預計這一產出將在第三季度進一步加速。我們預計下半年將實現廣泛的市場供應，因為CoreWeave準備將第三個GB300實例推向市場，他們已經看到在推理模型上，與H100相比，性能提升了10倍。與上一代Hopper相比，GB300和VL72 AI工廠承諾將每瓦特token的能效提高10倍，這轉化為收入，因為資料中心受限於功率。Rubin平台的晶片正在晶圓廠生產。Vera CPU、Rubin GPU、CX9 SuperNIC、NVLink 144規模擴展交換機、Spectrum-X規模擴展和跨交換機，以及矽光子處理器。Rubin仍按計畫於明年實現量產。Rubin將是我們的第三代NVLink機架級AI超級電腦，擁有成熟且大規模的供應鏈。這使我們保持年度產品節奏，並在計算、網路、系統和軟體方面持續創新。7月底，美國政府開始審查向中國客戶銷售H20的許可證。雖然過去幾周我們的一些中國客戶已獲得許可證，但我們尚未根據這些許可證發運任何H20。美國政府官員已表示，預計將從許可的H20銷售中獲得15%的收入，但迄今為止，美國政府尚未發佈法規將此要求編纂成文。我們未將H20納入第三季度展望，因為我們仍在努力解決地緣政治問題。如果地緣政治問題解決，我們應在第三季度發運20億至50億美元的H20收入，如果我們有更多訂單，我們可以開具更多帳單。我們繼續倡導美國政府批准Blackwell進入中國。我們的產品是為有益的商業用途而設計和銷售的，我們進行的每一筆許可銷售都將惠及美國經濟和美國領導力。在競爭激烈的市場中，我們希望贏得每一位開發者的支援。如果我們在全球範圍內競爭，美國AI技術堆疊可以成為世界標準。值得注意的是，本季度Hopper 100和H200的出貨量有所增加。我們還向非中國地區的無限制客戶銷售了約6.5億美元的H20。這種對Hopper需求的環比增長，表明了加速計算上運行的資料中心工作負載的廣度，以及CUDA庫和全端最佳化的力量，這些不斷最佳化著我們平台的性能和經濟價值。隨著我們繼續交付Hopper和Blackwell GPU，我們專注於滿足全球飆升的需求。這種增長是由雲到企業的資本支出推動的，僅今年一年，就有望在資料中心基礎設施和計算上投資6000億美元，兩年內幾乎翻了一番。我們預計年度AI基礎設施投資將繼續增長，這受到幾個因素的驅動：推理代理AI需要數量級的更多訓練和推理計算；全球主權AI建設；企業AI採用；以及物理AI和機器人的到來。Blackwell已成為AI推理性能的新標準，樹立了標竿。隨著推理和代理AI在各行業獲得關注，AI推理市場正在迅速擴展Blackwell的機架級NVLink和CUDA全端架構，通過重新定義推理的經濟性，解決了這一問題。GB300平台上的新NVFP4 4位精度和NVLink72，與Hopper相比，每token能效提升50倍，使公司能夠以史無前例的規模貨幣化其計算。例如，對GB200基礎設施投資300萬美元，可產生3000萬美元的token收入，回報率為10倍。NVIDIA的軟體創新，加上我們開發者生態系統的力量，自Blackwell發佈以來，已將其性能提升超過2倍。CUDA、TensorRT LLM和Dynamo的進步，正在釋放最大效率。來自開源社區的CUDA庫貢獻，以及NVIDIA的開源庫和框架，現已整合到數百萬工作流中。NVIDIA與全球社區貢獻者之間的這種強大協作創新飛輪，加強了NVIDIA的性能領導地位。NVIDIA是OpenAI模型、資料和軟體的頂級貢獻者之一。Blackwell在大語言模型預訓練中引入了一種突破性的數值方法。使用NVFP4，GB300上的計算現在可以實現比使用FP8的H100快7倍的訓練。這一創新以4位的速度和效率，提供了16位精度的精準性，為AI因子效率和可擴展性樹立了新標準。AI行業正在迅速採用這一革命性技術，AWS、Google Cloud、Microsoft Azure和OpenAI，以及Cohere、Mistral、Kimi AI、Perplexity、Reflection和Runway等主要參與者，已經擁抱了它。NVIDIA的性能領導地位，在最新的MLPerf Training基準測試中得到了進一步驗證，GB200實現了全面橫掃。請留意9月即將發佈的MLPerf推理結果，其中將包括基於Blackwell Ultra的基準測試。NVIDIA RTX PRO伺服器正在為全球的系統製造商全面投產。這些是風冷的、基於PCIe的系統，無縫整合到標準IT環境中，運行傳統的企業IT應用程式，以及最先進的代理和物理AI應用程式。近90家公司，包括許多全球領導者，已經採用RTX PRO伺服器。日立將其用於即時模擬和數字孿生，禮來用於藥物發現，現代用於工廠設計和AV驗證，迪士尼用於沉浸式故事講述。隨著企業現代化資料中心，RTX PRO伺服器有望成為一條數十億美元的產品線。主權AI正在崛起，因為一個國家利用國內基礎設施、資料和人才開發自己AI的能力，為NVIDIA帶來了重大機遇。NVIDIA處於英國和歐洲標誌性倡議的前沿。歐盟計畫投資200億歐元，在法國、德國、義大利和西班牙建立20個AI工廠，包括五個千兆工廠，將其AI計算基礎設施增加十倍。在英國，由NVIDIA驅動的Isambard AI超級電腦作為國家最強大的AI系統亮相，提供21 exaflops的AI性能，加速藥物發現和氣候建模等領域的突破。我們有望在今年實現超過200億美元的主權AI收入，比去年翻一番多。網路業務實現了創紀錄的73億美元收入，AI計算叢集的升級需求需要高效率和低延遲網路。這代表了46%的環比增長和98%的同比增長，Spectrum-X乙太網路、InfiniBand和NVLink需求強勁。我們的Spectrum-X增強型乙太網路解決方案，為乙太網路AI工作負載提供了最高的吞吐量和最低延遲的網路。Spectrum-X乙太網路實現了兩位數的環比增長和同比增長，年化收入超過100億美元。在Hot Chips上，我們推出了Spectrum XGS乙太網路，這是一項旨在將不同資料中心統一為千兆級AI超級工廠的技術。CoreWeave是該解決方案的早期採用者，預計將使GPU到GPU的通訊速度提高一倍。InfiniBand收入幾乎翻了一番，環比增長，這得益於XDR技術的採用，該技術提供了比前代產品兩倍的頻寬改進，對模型建構者尤其有價值。全球最快的交換機NVLink，頻寬是PCIe Gen 5的14倍，隨著客戶部署Brace Blackwell NVLink機架級系統，實現了強勁增長。NVLink Fusion的積極反響廣泛，它允許半定製AI基礎設施。日本即將推出的FugakuNEXT將整合富士通的CPU，通過NVLink Fusion與我們的架構連接。它將運行包括AI、超級計算和量子計算在內的一系列工作負載。FugakuNEXT加入了越來越多的領先量子超級計算和研究中心的名單，這些中心運行在NVIDIA的CUDEQ量子平台上，包括ULIC、AIST、NNF和NERSC，由超過300個生態系統合作夥伴支援，包括AWS、Google Quantum AI、Quantinium、Qera和SciQuantum。剛剛推出的Thor，我們的新機器人計算平台現已上市。Thor提供的AI性能和能效比NVIDIA AGX Orin高出一個數量級。它在邊緣即時運行最新的生成和推理AI模型，實現最先進的機器人技術。NVIDIA機器人全端平台的採用正在迅速增長。超過200萬開發者和1000多個硬體、軟體應用和感測器合作夥伴，將我們的平台推向市場。各行業領先企業已採用Thor，包括Agility Robotics、Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、Figure、Hexagon、Medtronic和Meta。機器人應用需要在裝置和基礎設施上呈指數級增長的計算，這為我們的資料中心平台帶來了顯著的長期需求驅動。NVIDIA Omniverse與Cosmos是我們的資料中心物理AI數字孿生平台，用於開發機器人和機器人系統。本季度，我們宣佈與西門子擴大合作夥伴關係，以實現AI自動化工廠。包括Agile Robots、Neuro Robotics和Universal Robots在內的歐洲領先機器人公司，正在使用Omniverse平台建構其最新創新。中國資料中心收入佔比環比下降到低個位數百分比。請注意，我們的第三季度展望不包括向中國客戶發運H20。新加坡收入佔第二季度開票收入的22%，因為客戶已將其開票集中在新加坡。超過99%的資料中心計算收入開票給新加坡，是針對美國客戶。我們的遊戲收入創下43億美元的紀錄，環比增長14%，同比增長49%。這得益於Blackwell GeForce GPU的爬坡，隨著供應可用性的增加，強勁銷售持續。本季度，我們發運了GeForce RTX 5060桌面GPU，它帶來了雙倍的性能，以及先進的光線追蹤、神經渲染和AI驅動的DLSS4遊戲玩法，惠及全球數百萬玩家。Blackwell將於9月登陸GeForce Now。這是GeForce Now最重要的升級，提供RTX 5080級性能、最小延遲和5K解析度，每秒120幀。我們還將GeForce NOW遊戲庫翻倍至超過4500款遊戲，是任何雲遊戲服務中最大的遊戲庫。對於AI愛好者來說，裝置上的AI在RTX GPU上表現最佳。我們與OpenAI合作，最佳化他們的開源GPT模型，以在數百萬RTX支援的Windows裝置上實現高品質、快速和高效的推理。借助RTX平台棧，Windows開發者可以建立旨在在全球最大AI PC使用者群上運行的AI應用程式。專業可視化收入達到6.01億美元，同比增長32%。增長得益於高端RTX工作站GPU和AI驅動的工作負載（如設計、模擬和原型製作）的採用。主要客戶正在利用我們的解決方案加速其營運。動視暴雪使用RTX工作站增強創意工作流，而機器人創新者Figure AI則使用RTX嵌入式GPU為其人形機器人提供動力。汽車收入，僅包括車載計算收入，為5.86億美元，同比增長69%，主要由自動駕駛解決方案推動。我們已開始發運NVIDIA Thor SoC，這是Orin的繼任者。Thor的推出恰逢行業加速向視覺、語言、模型架構、生成AI和更高水平的自主性轉變。Thor是我們迄今為止最成功的機器人技術和AV電腦。Thor將提供動力。我們的全端驅動AV軟體平台現已投產，為NVIDIA開闢了數十億美元的新收入機會，同時提高車輛安全性和自主性。美國通用會計準則（GAAP）毛利率為72.4%，非美國通用會計準則（non-GAAP）毛利率為72.7%。這些數字包括1.8億美元或40個基點的收益，來自釋放之前預留的H20庫存。不包括這一收益，非美國通用會計準則毛利率將為72.3%，仍超出我們的預期。美國通用會計準則營運費用環比增長8%，非美國通用會計準則營運費用環比增長6%。這一增長是由更高的計算和基礎設施成本，以及更高的薪酬和福利成本推動的。為了支援Blackwell和Blackwell Ultra的爬坡，庫存從第一季度的110億美元增加到第二季度的150億美元。雖然我們優先考慮在第二季度為我們的增長和戰略計畫提供資金，但我們通過股票回購和現金股息向股東返還了100億美元。我們的董事會最近批准了600億美元的股票回購授權，以補充第二季度末剩餘的147億美元授權。二、業績和財務資訊總收入預計為540億美元，上下浮動2%。這代表超過70億美元的環比增長。再次強調，我們的展望不包括向中國客戶發運任何H20。美國通用會計準則和非美國通用會計準則毛利率預計分別為73.3%和73.5%，上下浮動50個基點。我們繼續預計，到今年年底，非美國通用會計準則毛利率將達到70%左右。美國通用會計準則和非美國通用會計準則營運費用預計分別約為59億美元和42億美元。全年來看，我們預計將營運費用同比增長約30%多，高於我們先前預期的30%左右。我們正在加速對業務的投資，以應對未來的巨大增長機會。美國通用會計準則和非美國通用會計準則其他收入和費用預計約為5億美元的收入，不包括來自非上市和公開持有股權證券的收益和損失。美國通用會計準則和非美國通用會計準則稅率預計為16.5%，上下浮動1%，不包括任何離散項目。即將到來的金融社區活動：我們將出席9月8日在舊金山舉行的高盛科技大會。我們的年度NDR將於10月的第一周開始。GTC資料中心將於10月27日開始，黃仁勳的主題演講安排在28日。我們討論2026財年第三季度業績的電話會議定於11月19日舉行。【Q&A】Q：從晶圓到機架出貨的周期為12個月。你們在今天的電話會議上確認Rubin將在下半年爬坡，顯然許多投資是多年期項目。我希望你們能從高層次談談對2026年增長的願景，以及作為其中的一部分，你們能否對網路與資料中心之間的情況發表一些評論？在最高層次的增長驅動因素方面，將是推理代理AI的演進和引入。過去，聊天機器人是一次性的，你給它一個提示，它會生成答案。現在，AI進行研究，思考並制定計畫，它可能會使用工具。所以，這被稱為長思考，它思考的時間越長，往往會產生更好的答案。一次性模型與推理代理AI模型所需的計算量相比，可能是100倍、1000倍，甚至更多，因為它需要進行大量的研究和閱讀、理解。因此，代理AI帶來的計算量已經大幅增長。當然，有效性也大幅提高。由於代理AI，幻覺的數量顯著減少，它現在可以使用工具並執行任務。企業已經開放。由於代理AI和視覺語言模型，我們現在在物理AI、機器人、自主系統方面看到了突破。因此，去年，AI取得了巨大進步。代理系統、推理系統完全是革命性的。現在，我們建構了Blackwell NVLink72系統，這是一個機架級計算系統，專為這一時刻而設計。我們已經為此工作了幾年。去年，我們從NVLink8（節點級計算，每個節點是一台電腦）過渡到現在NVLink72（每個機架是一台電腦）。將NVLink72分解為機架級系統非常困難，但結果是非凡的。由於NVLink72，我們看到數量級的加速，因此能效提高，因此token生成的成本效益提高。因此，在未來五年，我們將通過Blackwell、Rubin及其後續產品，擴展到3兆至4兆美元的AI基礎設施機遇。過去幾年，你們已經看到，僅前四大CSP的資本支出就翻了一番，增長到約6000億美元。因此，我們正處於這場建設的開始階段，AI技術的進步確實使AI能夠採用並解決許多不同行業的問題。Q：中國的20億至50億美元，需要發生什麼，以及進入第四季度後，中國業務的可持續節奏是什麼？人們對我們的H20感興趣。我們已經收到了最初的許可證。此外，我們確實有準備好供應的庫存。這就是我們傳達本季度可能發運約20億至50億美元的原因。我們仍在等待幾個地緣政治問題，這些問題在政府之間以及公司之間來回討論，以確定他們的採購以及他們想做什麼。因此，目前仍有待觀察。我們不確定本季度的全部金額是多少。然而，如果出現更多興趣，更多許可證，我們仍然可以建構額外的H20並行運更多。Q：關於競爭格局，你們的幾個大客戶已經或正在規劃許多ASIC項目。我認為你們的一個ASIC競爭對手發出了訊號，他們明年的AI業務可能增長55%、60%。你們是否看到任何情景，市場會更多地轉向ASIC，而非NVIDIA GPU？你們從客戶那裡聽到了什麼？他們如何管理他們使用通用晶片和ASIC之間的分配？NVIDIA建構的東西與ASIC非常不同。但讓我們先談談ASIC。許多項目已經啟動，許多初創公司成立，很少有產品投入生產。原因是這真的很難。加速計算不同於通用計算，你編寫軟體，然後將其編譯到處理器中。加速計算是一個全端協同設計問題。過去幾年，AI工廠由於問題規模的增長而變得複雜得多。這顯然是世界上有史以來最極端的電腦科學問題。因此，這個棧很複雜。模型變化非常快，從基於自回歸的生成到基於擴散的生成，到混合模型，到多模態。正在發佈的不同模型的數量，無論是變換器的衍生品還是變換器的演進，都是令人生畏的。我們的優勢之一是NVIDIA在每個雲中都有。我們從每個電腦公司都可以獲得。我們從雲到本地到邊緣到機器人，都採用相同的程式設計模型。因此，世界上每個框架都支援NVIDIA是合理的。當你建構新的模型架構時，在NVIDIA上發佈是最合理的。因此，我們平台的多樣性，無論是在演進到任何架構的能力方面，還是我們在任何地方的事實，以及我們還加速了整個pipeline。從資料處理到預訓練，再到強化學習的後訓練，一直到推理。因此，當你用NVIDIA平台建構資料中心時，它的效用是最好的。它的生命周期有用性要長得多。除此之外，這只是一個極其複雜的系統問題。人們談論晶片本身。關於ASIC，GPU，許多人談論。但為了建構Blackwell平台，以及Rubin平台，我們必須建構CPU，連接快速記憶體，低功耗，非常節能的記憶體，用於代理AI所需的大型KB快取，到GPU，到SuperNIC，到規模擴展交換機，我們稱之為NVLink，完全是革命性的，現在已經是第五代了，到規模擴展交換機，無論是Quantum還是Spectrum-X乙太網路，再到現在的規模跨交換機，以便我們可以為這些AI超級工廠做好準備，這些工廠擁有多個千兆瓦的計算，全部連接在一起。我們稱之為Spectrum-XGS，我們本周在Hot Chips上剛剛宣佈。因此，我們所做的一切的複雜性，確實是非常了不起的。現在，它確實是以非常極端的規模完成的。最後，如果我能再說一件事，我們在每個雲中都是有原因的。我們不僅是最節能的，我們的每瓦性能是所有計算平台中最好的。在一個資料中心受功率限制的世界裡，每瓦性能直接轉化為收入。而且，你以前聽過我說，在很多方面，你買的越多，你增長的就越多。因為我們的每美元性能，每美元投資的性能是如此令人難以置信。你還有非常好的利潤率。因此，NVIDIA架構的增長機會，以及NVIDIA架構的毛利率機會，絕對是最好的。因此，NVIDIA被每個雲、每個初創公司和每個電腦公司選擇的原因有很多。我們真的是AI工廠的整體、全端解決方案。Q：關於你提到的到本十年末3兆至4兆美元的資料中心基礎設施支出。此前，你談到過2028年僅計算部分就約1兆美元的規模。如果你回顧過去的評論，3兆至4兆美元可能意味著計算支出超過2兆美元。我只是想知道這是否正確，以及這是否是你在本十年末所看到的？我還想知道你認為輝達將佔其中的多少份額？輝達目前在總基礎設施計算方面的份額非常高。如果有任何你擔心的瓶頸，比如電力，以實現3兆至4兆美元？如你所知，僅前四大超大規模企業的資本支出在兩年內就翻了一番。隨著AI革命全面展開，隨著AI競賽現在開始，資本支出翻了一番，達到每年6000億美元。從現在到本十年末還有五年，6000億美元僅代表前四大超大規模企業。我們還有其餘的企業公司在本地建設，有世界各地的雲服務提供商在建設。美國約佔世界計算的60%。隨著時間的推移，你會認為人工智慧將反映GDP的規模和增長，當然會加速GDP增長。因此，我們對AI基礎設施的貢獻佔了很大一部分。對於一個千兆瓦的AI工廠，可以從50億美元到600億美元不等，我們約佔其中的35%左右，對於一個千兆瓦的資料中心，大約是500億美元中的35億美元。當然，你所得到的不是一個GPU。我認為人們因建構GPU和發明GPU而聞名，但如你所知，在過去十年中，我們確實轉型成為一家AI基礎設施公司。建構一個Rubin AI超級電腦需要六種不同類型的晶片，而將其擴展到千兆瓦，你有數十萬個GPU計算節點和大量機架。因此，我們真的是一家AI基礎設施公司，我們希望繼續為這個行業的發展做出貢獻，使AI更有用，然後非常重要的是，推動每瓦性能，因為正如你提到的，限制因素，很可能總是電力限制或AI基礎設施或AI建設限制，所以我們需要儘可能多地從工廠中擠出性能。NVIDIA每單位能源使用的性能推動了工廠的收入增長，它直接轉化。如果你有一個100兆瓦的工廠，每100兆瓦推動你的收入，這是每100兆瓦工廠的token數量帶來的。在我們的案例中，每美元投資的性能也非常高，因此你的毛利率也是最好的。但無論如何，這些是未來的限制因素，3兆至4兆美元在未來五年是相當合理的。Q：祝賀你們重新開放了中國的機會。你們能談談那裡的長期前景嗎？你們談到過，我認為AI軟體世界的一半在那裡，NVIDIA能在該業務中增長多少？Blackwell架構最終在那裡獲得許可有多重要？中國市場，我估計今年對我們來說是約500億美元的機遇。如果我們能夠以有競爭力的產品來滿足它，如果今年是500億美元，你會預計它每年增長約50%，因為世界其他地區的AI市場也在增長。它是世界第二大計算市場，也是AI研究人員的故鄉。世界上約50%的AI研究人員在中國。絕大多數領先的開源模型都是在中國建立的。因此，我認為美國科技公司能夠進入這個市場是相當重要的。開源，如你所知，是在一個國家建立的，但在世界各地使用。中國湧現的開源模型確實非常出色。DeepSeek，當然，獲得了全球聲譽。Qwen非常出色。Kimi非常出色。還有一大批新模型正在湧現。它們是多模態的，它們是出色的語言模型，它們確實推動了全球企業對AI的採用，因為企業希望建構自己的定製專有軟體棧。因此，開源模型對企業非常重要。它對SaaS也非常重要，SaaS也希望建構專有系統。它對世界各地的機器人技術確實令人難以置信。因此，開源非常重要，美國公司能夠進入這個市場非常重要。這將是一個非常大的市場。我們正在與政府討論美國公司能夠進入中國市場的意義。如你所知，H20已獲准向不在實體名單上的公司銷售，許多許可證已獲批准。因此，我們認為將Blackwell帶入中國市場的機會是真實存在的。因此，我們必須繼續倡導美國科技公司能夠領導並贏得AI競賽，並幫助使美國技術堆疊成為全球標準的合理性和重要性。Q：回到本周的Spectrum XGS公告，考慮到乙太網路產品現在推動年化收入超過100億美元。你們如何看待Spectrum XGS的機遇集？我們是否認為這是資料中心互連層？關於乙太網路產品組合中這一機遇的規模，有什麼想法？我們現在提供三種網路技術。一種是用於規模擴展，一種是用於規模擴展，一種用於規模跨接。規模擴展是為了我們能夠建構儘可能大的虛擬GPU，虛擬計算節點。NVLink是革命性的。NVLink 72使Blackwell能夠實現比Hopper的NVLink 8更非凡的一代飛躍。現在，當我們有長思考、思考模型、代理AI、推理系統時，NVLink基本上放大了記憶體頻寬，這對推理系統至關重要。因此，NVLink 72非常棒。然後我們通過網路進行規模擴展，我們有兩個。我們有InfiniBand，它無疑是最低延遲、最低抖動、最佳規模擴展網路。管理這些網路需要更多專業知識。對於超級計算，對於領先的模型建構者，InfiniBand，Quantum InfiniBand是明確的選擇。如果你對AI工廠進行基準測試，使用InfiniBand的性能是最好的。對於那些希望使用乙太網路的人來說，因為他們的整個資料中心都是乙太網路建構的，我們有一種新型的乙太網路，稱為Spectrum乙太網路。Spectrum乙太網路不是現成的。它有許多新技術，專為低延遲、低抖動和擁塞控制而設計。它的能力比現有的任何東西都更接近InfiniBand。我們稱之為Spectrum X乙太網路。最後，我們有Spectrum XGS，千兆級，用於連接多個資料中心，多個AI工廠，形成一個超級工廠，一個巨大的系統。你將看到網路，但網路在AI工廠中顯然非常重要。事實上，選擇合適的網路，由於你的網路能力，性能、吞吐量從65%提升到85%或90%，這種提升使網路實際上是免費的。選擇合適的網路，你基本上是在投資，你會獲得難以置信的回報，因為AI工廠，如我前面提到的，千兆瓦可能是500億美元。因此，能夠將工廠的效率提高數十個百分點，結果會帶來100億美元、200億美元的有效收益。因此，網路是非常重要的一部分。這正是NVIDIA在網路方面投入如此之多的原因。這就是我們五年半前收購Mellanox的原因。Spectrum-X，如我們前面提到的，現在是一項相當大的業務。它才只有一年半的歷史。因此，Spectrum-X是一個本壘打。這三個都將非常棒，NVLink、規模擴展、Spectrum-X和InfiniBand。Q：關於超過70億美元的環比增長，絕大部分將來自資料中心。我該如何將這70億美元分配給Blackwell、Hopper和網路？看起來，Blackwell本季度可能是270億美元，上季度可能是230億美元，Hopper在H20之後仍然是60億或70億美元。你認為Hopper的強勢會繼續嗎？我該如何將這70億美元分配給這三個不同的組成部分？首先，看我們Q2到Q3的增長，Blackwell仍將是我們資料中心業務的主要部分。但請記住，這不僅有助於我們的計算方面，也有助於我們的網路方面，因為我們正在銷售那些整合了Jensen剛剛談到的NVLink的重要系統。銷售Hopper，我們仍在銷售。H100、H200，我們都在銷售。但同樣，它們是HDX系統，我仍然相信Blackwell將是我們業務的主要部分。因此，我們將繼續。我們沒有更多具體細節，關於我們將如何完成本季度，但你應該再次預期Blackwell將是增長的驅動力。Q：你們已經非常清楚地談到了你們看到的推理模型機會，你們也相對清楚地談到了Rubin的技術規格。但也許你們可以提供一些關於你們如何看待未來Rubin產品過渡的背景。它為客戶提供了那些增量能力？你會說Rubin在性能上是一個更大、更小還是類似的提升，相對於我們在Blackwell上看到的？我們之所以處於年度周期，是因為我們可以這樣做，以加速成本降低，最大化客戶的收入生成。當我們提高每瓦性能時，每單位能源使用的token生成，我們實際上是在推動客戶的收入。Blackwell的每瓦性能，對於推理系統來說，將比Hopper高出一個數量級。因此，對於相同的能源量，根據定義，每個人的資料中心都受到能源限制，對於任何使用Blackwell的資料中心，與過去我們做的任何事情相比，與今天世界上的任何事情相比，你將能夠最大化你的收入。由於每美元性能，性能如此出色，每美元投資的資本也將使你能夠提高毛利率。只要我們每一代都有好主意，我們就可以通過發佈新架構來提高收入生成、提高AI能力、提高客戶的利潤率。因此，我們建議我們的合作夥伴、我們的客戶，以年度節奏來規劃自己，並建構這些資料中心。因為我從現在到一年後，從現在到一年後，有足夠的時間告訴你Rubin將帶來的所有突破。我渴望告訴你，但我現在不能。我會把它留到GTC，告訴你更多關於它的資訊。但儘管如此，明年我們將大力投入到現在的Grace Blackwell、GB200，現在的Blackwell Ultra、GB300。我們正在大力投入到資料中心。今年顯然是創紀錄的一年。我預計明年將是創紀錄的一年。當我們一方面繼續提高AI能力的性能，另一方面繼續提高超大規模企業的收入生成能力時，我們正朝著人工超級智能的方向邁進。Q：你說出了一個數字，你說AI市場的復合年增長率為50%。所以我想知道你們對明年有多少可見性？這是否是一個合理的估計，關於你們的資料中心收入明年應該增長多少？我想你們至少會與之同步增長。我認為最好的方法是，我們對明年有來自我們大客戶的合理預測。非常、非常顯著的預測。我們仍有許多業務我們正在贏得，許多初創公司仍在建立。我們仍處於我們所創造的增長的早期階段。別忘了，去年AI原生初創公司的數量，有1000億美元的資金。今年，這一年甚至還沒有結束，已經有1800億美元的資金。如果你看看AI原生，頂級AI原生初創公司正在產生收入，去年是20億美元，今年是200億美元。明年，比今年高10倍，並非不可想像。開源模型現在正使大型企業、SaaS公司、工業公司、機器人公司能夠加入AI革命，這是另一個增長來源。無論是AI原生還是企業SaaS或工業AI或初創公司，我們都看到對AI的極大興趣和需求。熱議是一切都賣光了。H100賣光了，H200賣光了。大型CSP正在出來，從其他CSP租用容量。因此，AI原生初創公司真的在爭奪容量，以便他們能夠訓練他們的推理模型。因此，需求真的很高。但從長遠來看，從我們今天所處的位置來看，資本支出在兩年內翻了一番，現在每年運行約6000億美元，僅在前四大超大規模企業中，對我們來說，增長到這個每年6000億美元，代表其中的很大一部分，並非不合理。因此，我認為未來幾年，肯定到本十年末，我們看到了非常快速、非常顯著的增長機會。讓我最後總結一下：Blackwell是世界一直在等待的下一代AI平台。它提供了非凡的一代飛躍。NVIDIA的NVLink72機架級計算是革命性的。恰逢其時，因為推理AI模型推動訓練和推理性能要求數量級增長。Blackwell Ultra正以全速爬坡，需求非凡。我們的下一個平台Rubin，已經在晶圓廠。我們有六個新晶片代表Rubin平台。它們都已流片到台積電。Rubin將是我們的第三代NVLink機架級AI超級電腦。因此，我們預計擁有更成熟、完全擴大的供應鏈。Blackwell和Rubin AI工廠平台將擴展到本十年末的3兆至4兆美元的全球AI工廠建設。客戶正在建構更大規模的AI工廠。從數十兆瓦資料中心的數千個Hopper GPU，到現在100兆瓦設施中的數十萬個Blackwell，很快我們將建構數百萬個Rubin GPU平台，為多千兆瓦、多站點AI超級工廠提供動力。每一代，需求只會增長。一次性聊天機器人已經演進為研究、計畫和使用工具的推理代理AI。推動訓練和推理計算的數量級跳躍。代理AI正在成熟，並為企業市場打開了大門，以建構針對企業工作流、產品和服務的領域和公司特定AI代理。物理AI時代已經到來，為機器人技術、工業自動化開闢了全新行業，每個工業公司都需要建構兩個工廠，一個製造機器，另一個製造他們的機器人AI。本季度，NVIDIA達到了創紀錄的收入，並實現了我們旅程中的非凡里程碑。前方的機遇是巨大的。一場新的工業革命已經開始。AI競賽正在進行。AI翻譯全文版：正文全文從這裡開始：會議日期：2025年8月27日公司參會者Colette Kress，執行副總裁兼首席財務官（CFO）Jensen Huang，創始人、總裁兼首席執行官（CEO）Toshiya Hari，投資者關係其他參會者Aaron Rakers - Wells Fargo（富國銀行）CJ Muse - Cantor Fitzgerald（肯特基證券）Ben Reitzes - Melius Research（梅利烏斯研究公司）Jim Schneider - Goldman Sachs（高盛）Joseph Moore - Morgan Stanley（摩根士丹利）Stacy Rasgon - Bernstein Research（伯恩斯坦研究公司）Vivek Arya - Bank of America Securities（美國銀行證券）Tim Arcuri - UBS（瑞銀集團）——— 會議開始 ———Operator（主持人/接線員）各位下午好。我叫 Sarah，今天將擔任本次會議的電話主持人。現在，我代表大家歡迎各位參加輝達 2026 財年第二季度財務業績電話會議。為避免背景噪音，所有線路當前均為靜音模式。在發言人結束講話後，我們將進入問答環節。（主持人指示）謝謝。下面請 Toshiya Hari 開始會議。Toshiya Hari謝謝。各位下午好，歡迎參加輝達 2026 財年第二季度電話會議。今天與我一同參會的有輝達的總裁兼首席執行官 Jensen Huang，以及執行副總裁兼首席財務官 Colette Kress。提醒各位，本次電話會議正在輝達投資者關係網站進行網路直播。本次網路直播將在我們討論 2026 財年第三季度財務結果的電話會之前持續提供回放。今天電話會議的內容屬於輝達的財產，未經我們事先書面同意不得複製或轉錄。會議期間，我們可能會基於當前預期作出前瞻性陳述。這些陳述受多項重大風險與不確定性影響，實際結果可能與這些陳述存在重大差異。有關可能影響我們未來財務結果與業務的因素，請參閱我們在今日財報新聞稿、最近一次 Form 10-K 和 10-Q，以及可能提交的 Form 8-K 報告中的披露。我們的所有陳述均以今天（2025 年 8 月 27 日）所掌握的資訊為基礎。除非法律要求，我們不承擔更新任何此類陳述的義務。會議期間，我們將討論若干非 GAAP 財務指標。關於這些非 GAAP 指標與 GAAP 指標的調節表，您可以在我們網站發佈的 CFO 評論中找到。Operator謝謝。（主持人指示）我們稍作停頓，以整理問答名單。提醒大家，請每人僅提一個問題。謝謝。第一位來自 Cantor Fitzgerald 的 CJ Muse。請提問。CJ Muse下午好，感謝接聽我的問題。我想圍繞“從晶圓投片到機架出貨約 12 個月的周期”來提問。你們今天確認 Rubin 將在下半年按計畫爬坡，顯然很多投資屬於多年的項目，並且取決於電力、冷卻等因素。能否從高層面談談你們對 2026 年增長的願景？同時也請評論一下網路與資料中心業務之間的分配情況。謝謝。Jensen Huang謝謝你，CJ。從最高層面看，增長驅動將來自“推理與主體型（agentic）AI”的進化。過去的聊天機器人是一問一答的“單次生成”；現在的 AI 會先做研究、進行思考與規劃，並可能呼叫工具。這就是所謂的“長思考（long thinking）”。通常思考時間越長，得到的答案越好。相較“一次生成”，主體型/推理 AI 模型所需的計算量可能增加 100 倍、1,000 倍，甚至更多，因為它需要進行大量的閱讀與理解。主體型 AI 導致的計算需求顯著增長，同時其有效性也大幅提升。由於主體型 AI 能夠使用工具並執行任務，幻覺率也明顯下降，因此企業市場被打開。受主體型 AI 與視覺-語言模型推動，我們正在看到“實體 AI/機器人、自主系統”的突破。過去一年，AI 取得了巨大進展，主體型/推理系統完全具有革命性。我們為此時刻打造了 Blackwell NVLink72 系統——一套機架級的計算系統。我們為此已經籌備多年。過去一年，我們從 NVLink 8（節點級計算，每個節點是一台電腦）轉向 NVLink72（機架級計算，每個機架是一台電腦）。這種面向機架級的解耦極其困難，但成果非凡：我們看到數量級的加速、因而數量級的能效提升以及每 Token 成本的下降。關於更長期的展望：在未來五年，我們將通過 Blackwell、Rubin 以及後續產品，去匹配 3–4 兆美元的 AI 基礎設施機會。過去兩年，頭部四大雲廠商的資本開支已經翻倍至 6,000 億美元。我們正處在這一建設周期的起點，而 AI 技術的進步使得 AI 能夠在更多行業被採用並解決問題。Operator下一位，來自美國銀行證券的 Vivek Arya。請提問。Vivek Arya謝謝接聽。Colette，我先想澄清一下關於中國市場 20–50 億美元的數字：需要那些條件才能實現？進入四季度後，這部分業務的可持續節奏會怎樣？Jensen，再問你一個有關競爭格局的問題：你們的一些大客戶已經在推進或計畫推進許多 ASIC 項目。我瞭解到，你們的一家 ASIC 競爭對手表示其明年的 AI 業務可能增長 55%–60%。是否存在這樣一種情形：市場更傾向於 ASIC 而遠離輝達 GPU？客戶如何在商用晶片與 ASIC 之間做取捨？謝謝。Colette Kress謝謝，Vivek。先回答 H20 何時能發貨的問題。市場對我們的 H20 有興趣，我們也已收到首批許可證，同時我們也有現成的供給能力。這就是我們為什麼溝通說本季度有望發貨 20–50 億美元區間的原因。目前，圍繞政府與企業之間關於採購的往來、以及他們最終想做什麼的決策，仍存在若干地緣政治層面的不確定。因此這仍是開放狀態，我們也不確定本季度的最終規模會是多少。不過，如果更多興趣到來、更多許可證獲批，我們也可以繼續生產並行運更多 H20。Jensen Huang輝達所打造的，和 ASIC 是完全不同的東西。先談 ASIC：有很多項目會啟動，很多初創公司會成立，但真正進入量產的產品卻鳳毛麟角。原因在於：加速計算不同於通用計算——你無法唯寫軟體然後把它編譯進一個處理器裡。加速計算是“全端協同設計”的問題。過去幾年裡，隨著問題規模的大幅提升，AI 工廠的複雜性也急劇上升。這可以說是人類有史以來最極致的電腦科學問題。模型迭代也極快：從基於自回歸的生成，到基於擴散的生成，再到混合模型、再到多模態。無論是 Transformer 的變體還是演化而來的新架構，數量都讓人望而生畏。我們的一個優勢是：輝達在每一家雲上都可用、由每一家電腦公司提供，從雲、到本地、到邊緣、到機器人，使用相同的程式設計模型。因此，全球所有框架都支援輝達是合乎情理的。建構一種新模型架構時，先在輝達平台上發佈是最明智的選擇。此外，我們的平台既能適配任何架構演化，又覆蓋從資料處理、預訓練，到基於強化學習的後訓練，一直到推理的全流程。因此，當你用輝達平台建設資料中心時，實用性最好、生命周期也最長。再者，這已經不是“晶片本身”的問題了。很多人談論的是一個 ASIC 或一個 GPU，但要建構 Blackwell 或 Rubin 這個“平台”，我們需要打造一整套系統：把 CPU 與極高能效的低延遲大容量快取連接到 GPU，再連到 SuperNIC，再連到縱向擴展交換（NVLink，我們已經是第五代的顛覆性技術），再連到橫向擴展交換（Quantum 或 Spectrum-X 乙太網路），再連到跨域擴展交換（為多站點、千兆瓦級的 AI 超級工廠做準備，我們稱之為 Spectrum-XGS）。所有這些都極其複雜，規模也極其龐大。最後再強調一點：我們之所以“無處不在”，還有一個原因是我們的“每瓦性能”最好；在電力受限的資料中心世界裡，“每瓦性能”直接對應收入。你也聽我說過，“買得越多，增長越快”。因為我們的“每美元性能”同樣出色，所以客戶的毛利也非常可觀。綜上所述，輝達平台既能帶來增長，又能帶來優異的毛利表現，因此每一家雲、每一家初創、每一家電腦公司都會選擇我們。我們為 AI 工廠提供的是一套整體的全端解決方案。Operator下一位，來自 Melius 的 Ben Reitzes。請提問。Ben Reitzes謝謝。Jensen，我想問你關於“到本十年末資料中心基礎設施 3–4 兆美元”的表述。此前你談到 2028 年前後約 1 兆美元規模（我理解主要是計算）的投入。如果把你過去的表述對應起來，那麼 3–4 兆美元可能意味著僅計算就超過 2 兆美元。我想確認這是否是你對十年末的判斷？另外，你預計你們在其中的份額會是多少？目前你們在計算方面的份額很高。還有，你是否擔心電力等瓶頸會制約實現 3–4 兆美元？Jensen Huang謝謝。正如你所知，隨著 AI 革命全面提速、AI 競賽開啟，頭部四家超大規模雲廠商的資本開支在兩年內翻倍至每年 6,000 億美元。距離本十年末還有五年，6,000 億美元只代表前四大雲廠商；此外還有大量企業在建設本地部署（on-prem），全球還有許多雲服務商在建設。美國大約佔全球算力的 60%，從長期看，AI 將對應全球 GDP 的規模與增長，並進一步加速 GDP 的增長。我們在 AI 基礎設施中的貢獻非常大。以 1 吉瓦的 AI 工廠為例，總投資大約在 500–600 億美元區間，而我們大概貢獻其中的 35%（上下浮動）。當然，你最終得到的不是一顆 GPU。雖然我們以發明 GPU 而聞名，但在過去十年裡，我們實際上已經轉型為一家“AI 基礎設施公司”。僅建構一台 Rubin AI 超級電腦就需要六種不同類型的晶片，而要把它擴展到 1 吉瓦規模的工廠，需要數十萬 GPU 計算節點與大量機架。面向未來，真正的限制往往會是電力或 AI 基建/施工能力。因此我們必須把“每單位能耗所產生的性能”儘可能提高，因為這直接決定了工廠能創造的收入。如果你有一座 100 兆瓦的 AI 工廠，那麼“每 100 兆瓦能帶來多少 Token”就決定了你的收入。同時，我們的“每美元性能”也非常高，使得毛利率表現同樣最佳。綜合以上，未來五年的 3–4 兆美元目標相當合理。Operator下一位，來自摩根士丹利的 Joseph Moore。請提問。Joseph Moore謝謝，恭喜你們“重啟中國市場的機會”。能否談談長期前景？我記得你說過全球大概有一半的 AI 研究人員在中國。輝達在那裡的業務能增長到多大？拿到 Blackwell 架構在當地的許可是否至關重要？Jensen Huang中國市場今年對我們而言約有 500 億美元的機會，如果我們能用具競爭力的產品去覆蓋它。若今年是 500 億美元，那你也會預期它按 50% 左右的增速增長（與全球 AI 市場增速相仿）。它是全球第二大計算市場，同時也是 AI 研究者的聚集地，全球大約 50% 的 AI 研究人員在中國。許多領先的開源模型也誕生於中國。因此，讓美國科技公司能夠服務這個市場是相當重要的。開源模型雖然誕生於某一國家，但卻被全球所使用。來自中國的開源模型質量非常出色：DeepSeek 備受全球關注，Qwen 很優秀，Kimi 很優秀，還有許多新模型不斷湧現——涵蓋多模態、優秀的語言能力。這些開源模型推動了全球企業端對 AI 的採用，因為企業希望建構自己的專有軟體棧。對於希望建構專屬系統的 SaaS 廠商，對於全球的機器人行業而言，開源同樣至關重要。因此，讓美國公司能夠服務這一生態也就很重要、也很合理。正如你所知，H20 已獲批可供非實體清單中的公司使用，許多許可證也已經獲批。因此，向中國市場引入 Blackwell 的可能性是真實存在的。我們將繼續與政府溝通，強調美國科技公司在 AI 競賽中“領先並獲勝”的重要性，同時幫助美國技術堆疊成為全球標準。Operator下一位，來自。請提問。Aaron Rakers謝謝。想回到本周你們發佈的 Spectrum-XGS。考慮到乙太網路產品現在的年化收入已超過 100 億美元，Spectrum-XGS 的機會空間具體有多大？我們是否可以把它理解為資料中心互聯層？在乙太網路組合中，它的規模化空間會是怎樣的？Jensen Huang我們現在提供三類網路技術：一類用於“縱向擴展”（scale-up），一類用於“橫向擴展”（scale-out），還有一類用於“跨域擴展”（scale-across）。“縱向擴展”用於建構儘可能大的“虛擬 GPU/虛擬計算節點”。NVLink 是革命性的。NVLink72 是 Blackwell 相較 Hopper 的 NVLink8 之所以能實現跨代飛躍的關鍵。在“長思考/主體型 AI、推理系統”的時代，NVLink 事實上放大了“記憶體頻寬”，而這對推理系統至關重要。因此 NVLink72 的效果非常出色。“橫向擴展”則通過網路來實現。我們有兩種：其一是 InfiniBand——在時延、抖動與橫向擴展能力上無可爭議的最佳選擇；它確實需要更高的專業能力來維運管理。對超級計算與頭部模型建構者而言，Quantum InfiniBand 是明確的首選；如果對同一座 AI 工廠進行基準測試，使用 InfiniBand 的系統表現最佳。其二是 Spectrum 乙太網路——對於那些整個資料中心都基於乙太網路的客戶，我們提供一種“非標準現貨乙太網路”的新形態。它整合了一系列面向低時延、低抖動與擁塞控制的新技術，使其能比行業中任何其他乙太網路方案更接近 InfiniBand，我們稱之為 Spectrum-X 乙太網路。最後是 Spectrum-XGS，用於把多座資料中心、多座 AI 工廠連接成“超級工廠”、形成一個巨大的系統。你會看到網路在 AI 工廠中的重要性——通過網路能力把吞吐效率從 65% 提升到 85% 或 90%，這樣的躍升實際上讓“網路成本等於零”，因為 1 吉瓦 AI 工廠的總投資可能是 500 億美元量級。把工廠效率提升“幾十個百分點”，就等於帶來 100–200 億美元的“有效收益”。這也是為什麼輝達在網路領域持續投入，並在五年半前收購 Mellanox 的原因。正如我們剛才所說，Spectrum-X 現在已經是相當可觀的業務，而且它誕生至今也就一年半左右。NVLink（縱向擴展）、Spectrum-X 與 InfiniBand（橫向擴展）、Spectrum-XGS（跨域擴展），三者都會成為“本壘打”。Operator下一位，Bernstein Research 的 Stacy Rasgon。請提問。Stacy Rasgon謝謝。我對 Colette 有個更戰術的問題。三季度指引裡，環比增加超過 70 億美元，大頭會來自資料中心。那麼這 70 億美元如何在 Blackwell、Hopper 與網路之間分配？看起來二季度 Blackwell 可能是 270 億美元左右，高於上季度約 230 億美元；Hopper 在 H20 之後可能仍有 60–70 億美元。Hopper 的強勢是否會延續？能否幫我們拆一下這 70 億？Colette Kress謝謝，Stacy。先看二、三季度之間的增長，Blackwell 仍將是資料中心的“絕對主力”。請注意，這既包括計算側，也包括網路側，因為我們在銷售包含 NVLink 的“整機系統”。Hopper（H100、H200）我們仍在銷售，但更多是 HDX 系統。我仍然認為，Blackwell 將是我們業務增長的主要驅動。至於更細的拆分，我們暫時沒有額外細節，但你應當預期 Blackwell 會驅動三季度的增長。Operator下一位，高盛的 Jim Schneider。請提問。Jim Schneider下午好。你們一直很明確地談“推理/思考型模型”的機會，同時也對 Rubin 的技術規格給出了一些資訊。能否談談你們對 Rubin 的產品過渡路徑的看法？它會給客戶帶來那些增量能力？相較 Blackwell，從能力與性能的角度看，Rubin 會是更大、還是更小、或大致相當的一次跨代提升？Jensen Huang謝謝。Rubin——我們處在年度節奏的迭代中。我們之所以採用年度節奏，是為了更快地降低成本、最大化為客戶帶來的“營收生成能力”。當我們提升“每瓦性能”（在相同能耗下的 Token 產出），我們就在實際推動客戶的收入。Blackwell 在“推理/思考型系統”上的“每瓦性能”相較 Hopper 將是數量級的提升。對於任何能耗受限的資料中心而言，使用 Blackwell 就能最大化你的收入——不僅相較我們過去的任何產品，甚至相較當今世界的任何平台。同時，憑藉極高的“每美元性能”，客戶的毛利也能提升。只要我們每一代都有好點子，能夠提升 AI 能力、提升客戶的營收生成能力、提升客戶的毛利，我們就會發佈新架構。因此，我們建議合作夥伴與客戶以“年度節奏”來規劃與建設資料中心。至於 Rubin 的“這些好點子”，我現在先賣個關子——從現在到明年的 GTC，我有充足的時間逐步向大家介紹 Rubin 將帶來的突破。不過在接下來的一年裡，我們會把重心放在全力爬坡：先是 Grace-Blackwell（GB200），現在又有 Blackwell Ultra（GB300）。今年是破紀錄的一年，我預計明年也會是破紀錄的一年：一方面我們不斷提升 AI 的能力、向“通用人工超級智能”邁進；另一方面我們持續提升“為超大規模雲客戶創造收入”的能力。Operator最後一位，瑞銀的 Timothy Arcuri。請提問。Tim Arcuri謝謝。Jensen，你剛才提到“AI 市場 50% 的復合增速”。你們對明年的能見度有多高？將資料中心收入按這個節奏增長是否合理？我認為你們至少會與這一節奏保持一致。Jensen Huang我認為可以這樣看：我們從大客戶那裡拿到了“對明年非常可觀且可信”的訂單預測。同時，我們仍在持續贏得大量業務，新的初創公司也在不斷湧現。不要忘記，僅“AI 原生初創”在去年就獲得了 1,000 億美元融資；今年還沒結束，就已經達到 1,800 億美元。若看“AI 原生公司”的營收規模，去年是 20 億美元、今年是 200 億美元；明年達到今年的 10 倍並非不可想像。此外，開源模型的興起正在打開大型企業、SaaS 公司、工業公司與機器人公司的大門，帶來另一來源的增長。無論是 AI 原生、企業 SaaS、工業 AI 還是初創，我們都看到對 AI 的巨大興趣與需求。現在的“熱度”，相信各位都清楚：H100 供不應求、H200 供不應求，大型雲廠商之間互相租用算力；AI 原生初創在為訓練“推理/思考型模型”而搶佔產能。需求非常強勁。從長期看，兩年間資本開支已翻倍至 6,000 億美元（僅計算頭部超大規模雲）。我們要在未來幾年裡，把自身業務進一步成長為這 6,000 億美元中的重要組成部分，這並不誇張。我認為，在未來幾年、乃至整個十年，我們都將面臨高速且顯著的增長機會。最後總結一句：Blackwell 是全球期待的下一代 AI 平台，帶來了跨代式的飛躍。輝達的 NVLink72 機架級計算具有革命性，恰逢“推理 AI”驅動訓練與推理算力需求再上一個數量級的時刻到來。Blackwell Ultra 正在全速爬坡，需求極其旺盛。我們的下一代平台 Rubin 已在代工廠流片，我們為 Rubin 打造了 6 款新晶片，全部在台積電完成了流片。Rubin 將成為我們第三代 NVLink 機架級 AI 超級電腦，屆時供應鏈將更加成熟與完備。Blackwell 與 Rubin 的 AI 工廠平台將在本十年內持續參與 3–4 兆美元的全球 AI 工廠建設。客戶正建設更大規模的 AI 工廠：從過去“以數千顆 Hopper、十兆瓦級資料中心”為主，轉向“以數十萬顆 Blackwell、百兆瓦級設施”為主；很快，我們將建設以“數百萬顆 Rubin GPU 平台”為基礎、功率達多吉瓦、跨多站點的 AI 超級工廠。每一代的更迭，需求只增不減。“一問一答”的聊天機器人已演進為會“研究、規劃、使用工具”的主體型 AI，在訓練與推理上共同帶來數量級的計算需求躍升。主體型 AI 正趨於成熟，企業市場由此被打開——用於建構面向企業工作流程、產品與服務的“領域/公司級 AI 代理”。“實體 AI”的時代已經到來，解鎖機器人與工業自動化等全新產業——每一家工業公司都需要建設兩座工廠：一座用於製造機器，另一座用於建構它們的“機器人 AI”。本季度，輝達實現了創紀錄的收入，這是我們征程中的一個非凡里程碑。前方的機會巨大——新的工業革命已經開啟，AI 競賽正在進行。感謝各位今天的參與，我們下次財報電話會再見。謝謝。Operator本次會議到此結束，您現在可以掛機。會議結束，感謝參與。 (invest wallstreet)

剛剛，地球上最重要的財報發佈！輝達Q2財報強勁，營收同比增長56%，資料中心增長搶眼，多家投行紛紛上調目標價。分析師普遍看好AI需求驅動下的後續成長空間，但地緣風險、估值過高與中國市場恢復仍是焦慮核心。輝達2026財年第二季度實現營收467億美元，同比增長56%，彰顯AI基礎設施持續爆發力。資料中心業務再創高峰，Blackwell架構貢獻突出。投資者還將目光投向股價波動和未來指引，新一輪60 億美元回購計畫彰顯管理層信心。主要亮點一：出色營收與業務結構本季度總收入為467億美元，同比增長56%，環比增長6%。資料中心貢獻顯著，營收411億美元，同比增長56%，環比增長5%；Blackwell框架帶動該細分業務環比增長17%。主要亮點二：毛利率與盈利強勁GAAP毛利率為72.4%，non-GAAP毛利率達72.7%。主要亮點三：未來指引催化市場預期強勁NVIDIA在Q3財報指引方面釋放強烈訊號，預計營收可達到540億美元等級，展望明年持續增長。主要亮點四：激進回購彰顯資本信心董事會批准新增60億美元股票回購計畫，顯示公司對現金流及自身成長前景信心十足。主要亮點五：盤前市場反應與投資者焦點期權市場預示股價可能在財報後波動6%，對應市值波動約2600億美元，顯示投資者高度關注本次財報對市場情緒的催化效應。眼下市場期待AI支出和中國需求表現，若財報強勁，將為更廣泛的AI熱潮注入信心。CEO Jensen Huang稱：“Blackwell 是全球期待已久的 AI 平台……需求非凡”，凸顯該平台在推理與訓練場景的關鍵意義。分析師觀點一覽Investors.com 即時報導：財報營收超預期，調整後EPS及營收均高於市場預期；但股價盤後跌逾2%，反映出市場對指引保守的謹慎反饋，尤其對中國業務仍存不確定性 。Financial Times（FT）：營收與毛利率雙雙超預期，淨利同比激增59%，但AI狂熱是否可持續仍成質疑；股票盤後跌約1.5%，市場憂慮AI泡沫及未來趨勢 。Business Insider：Stifel 分析師預期本季將超預期，且認為長期“AI基礎設施領導地位不可撼動”；市場仍樂觀，但估值及中國市場限制繼續成為潛在拖累 。The Guardian：指出本財報將檢驗AI熱潮是否真實可持續，儘管市場普遍樂觀，但仍對出口限制導致的中國業務損失保持擔憂 。Wall Street Journal（WSJ）：披露臨時出口限制後，輝達仍打破營收紀錄，淨利潤大幅增長；雖H20銷往中國暫停，但已通過非中國客戶釋放庫存，並與政府達成談判 。AP News：強調此財報可能成為衡量AI繁榮是否繼續攀升或降溫的關鍵，分析師估營收約460億美元、EPS約1.01美元；指出地緣與貿易限制風險持續存在 。綜合分析：信心仍穩，短期憂慮值得關注增長代表性強：營收與利潤雙雙創高，Blackwell 加速營收增長；大多數分析師認為核心增長邏輯穩固。機構態度積極：多家機構上調目標價，Stifel、Baird 等皆認為AI持久需求、技術積累與平台優勢將持續推動增速。短期不確定因素：中國市場限制、出口政策風險、估值偏高、AI概念泡沫可能性仍是市場謹慎考量前提。核心觀點彙總“儘管股價財報後下跌，但調整後業績強勁。” — Investors.com 報導“AI基礎設施領導地位不可撼動。” — Stifel 分析師“這是測量AI熱潮是否真實可持續的關鍵一刻。” — The Guardian 評論Walter Bloomberg (@DeItaone)，一位知名財經評論員，在財報發佈前表示：“分析師保持看多：Piper Sandler預計Q2收入451億美元，並可能從中國獲得額外60億美元；Morgan Stanley預測2026年需求持久，收入達2730億美元，EPS 6.51美元；BofA預期打敗並上調，Q3收入可能達600億美元若中國許可恢復。長期驅動因素包括Blackwell晶片、hyperscaler需求和AI採用。”這一觀點在財報打敗後被證明精準，強調了公司韌性。  John Dunigan (@JADunigan2)，權益和衍生品分析師，指出潛在風險：“NVIDIA有諸多問題需解決：H20生產因中國安全擔憂暫停；MIT報告顯示企業AI投資中僅5%進入生產；ChatGPT-5表現平平。如果scaling不是答案，NVIDIA的AI模式是否被質疑？”儘管財報強勁，他提醒投資者關注AI實際落地。  Earningsforesight (@Earnings4sight)，資深交易團隊，在預覽中強調：“收入預計461.3億美元，增長53.6%；資料中心佔比89%。區域混合：美國47%，新加坡20%，中國13%——出口控制是關鍵風險。分析師強調強勁AI需求，但毛利率和估值風險突出。除非指導強勁，否則可能回落。”財報後的資料中心表現印證了他們的樂觀。 Dividend.com (@dividenddotcom)，股息分析平台，聚焦中國影響：“川普政策變動導致80億美元打擊。關注CEO對中國的評論。資料中心預計412億美元。選項市場暗示±6%波動。”他們認為增長“觸底50%”將吸引動量投資者。  crypto++ (@cryptoplusplus1)，加密和科技分析師，重申：“華爾街關注NVIDIA是否匹配4兆美元估值。Piper Sandler、BofA和Morgan Stanley看多，聚焦Blackwell、hyperscaler和AI採用。”這一共識在打敗後強化了市場信心。 (invest wallstreet)

百度公佈了2025年第二季度業績公告。2025年第二季度財務業績總收入為327億元人民幣（45.7億美元），同比下降4%。百度核心的收入為人民幣263億元（36.6億美元），同比下降2%；線上行銷收入為人民幣162億元（22.7億美元），同比下降15%，非線上行銷收入為人民幣100億元（14億美元），同比增長34%。愛奇藝的收入為人民幣66億元（9.26億美元），同比下降11%。收入成本為人民幣184億元（25.6億美元），同比增長12%。銷售、一般及行政費用為人民幣60億元（8.32億美元），同比增長5%。研發費用為人民幣51億元（7.15億美元），同比下降13%。營業收入為人民幣33億元（4.57億美元）。百度核心營業收入為33億元人民幣（4.64億美元），百度核心營業利潤率為13%。非公認會計準則營業收入為人民幣44億元（6.2億美元）。非GAAP百度核心營業收入為人民幣44億元（6.12億美元），非GAAP百度核心營業利潤率為17%。歸屬於百度的淨利潤為人民幣73億元（10.2億美元），每股美國存托股份攤薄收益為人民幣20.35元（2.84美元）。百度核心的淨利潤為人民幣74億元（10.3億美元）。核心資料總結：整體業績表現：2025年第二季度百度總收入327億元，同比下降4%；百度核心收入263億元，同比降2%，其中線上行銷收入降15%，非線上行銷收入增34%；愛奇藝收入降11%。成本與費用變動：收入成本同比增12%，銷售、一般及行政費用增5%，研發費用降13%。盈利情況：營業收入33億元，非公認會計準則營業收入44億元；歸屬於百度的淨利潤73億元，百度核心淨利潤74億元。AI模型行業競爭：模型迭代速度快，能力達“邏輯更深層、創造力更強”階段；行業呈“價格合理、多種模型共存”格局，價值聚焦應用層面。文心大模型戰略：採取應用驅動創新模式，聚焦戰略性領域，與搜尋、數字人等業務協同；將推出Ernie 5.0，下半年持續迭代升級並關注市場機遇。AI搜尋進展：百度是唯一用多模態AI檢索結果取代傳統連結的公司，使用者訪問量和留存率更高；正從資訊檢索向完成任務過渡，推進個性化檢索。AI智能雲業務：第二季度收入65億元，同比增27%，上半年增34%；企業雲為主要增長動力，訂閱收入佔比超一半，正降低項目收入佔比以提升穩定性。AI檢索盈利潛力：長期盈利潛力大，可擴大廣告庫存，推動從CPC向CPS模型過渡，目前處於早期測試階段，短期收入利潤承壓。雲業務與晶片需求：人工智慧驅動的雲需求強勁且增長，覆蓋行業廣泛；百度能提供高性價比端到端方案，支援多種晶片，供應鏈靈活。自動駕駛業務：Apollo Go在左駕和右駕市場居全球領先，Apollo RT6成本優勢顯著；與Uber、Lyft合作加速全球擴張，從低價市場進軍高價市場，未來車隊規模和業務量將增長。財報發佈後，百度董事長兼CEO李彥宏，執行副總裁羅戎，智能雲事業群總裁沈抖，CFO何海建等高管出席隨後召開的財報電話會議。以下為Q&A問答環節：Q：首先歡迎何海建出任百度集團新一任首席財務官。我的問題有關公司的人工智慧模型。隨著AI模型的快速迭代，管理層如何看待當前的行業競爭格局？您認為百度“文心大模型”（Ernie）的市場戰略定位如何？從更宏觀的角度來說，“文心大模型”將如何與百度整體的業務戰略保持協同？另外，我們聽說百度計畫推出下一代人工智慧模型Ernie 5.0。能否請管理層與我們分享一下，公司今年下半年圍繞Ernie模型有那些計畫？下一版本的Ernie模型將重點關注那些領域？李彥宏：首先我想先談一談我們對當前行業競爭形勢的看法。目前來看，模型迭代的速度比以往任何時候都要快。幾乎每周我們都能看到多個新模型的發佈，且每一代都比上一代更強大。近幾個月來，我們也看到模型的能力在不斷增強，已經達到了“邏輯更深層、創造力更強”的階段。現在的大模型已經能夠提出我們之前從未見過的全新解決方案。我相信，行業的創新能力正在不斷增強。與此同時，基礎模型（foundation model）的行業格局也變得更加多樣化，不再是“一刀切”的情況。尤其是在中國市場，就像電車一樣，使用者總是有很多選擇。不同的模型也擅長不同的任務：有些模型更擅長推理，有些模型更擅長編碼，有些則在多模態領域表現更佳。我們相信，行業將保持“價格合理、多種模型共存”的狀態。在我們看來，模型的價值創造將聚焦在應用層面，而不是模型本身。在這樣的背景下，Ernie模型的定位很明確，我們將繼續採取應用驅動的創新模式。事實上，自從兩年多前首次推出Ernie模型以來，我們就一直採取這種思路。我們沒有把精力分散到各個領域，而是集中探索那些對我們有價值的戰略性領域。我們相信這能反哺公司其他業務，幫助我們保持行業領先的地位。舉例來說，隨著人工智慧搜尋轉型的推進，我們正在將模型的功能轉向生成、選擇多模態搜尋結果。無論是普通使用者還是我們的雲使用者對此都非常歡迎，他們願意為我們的搜尋API付費，也更願意使用這些生成式人工智慧功能。另一個例子是我們超逼真的數字人技術，現在它在直播電商場景中的表現可以說已經達到，甚至超過了真人水平。我們的模型很有說服力，消費者往往更願意下單。我們的雲使用者也願意為這些功能付費。進入今年下半年及未來，我們將繼續加速發展百度大模型。目前，我們正在開發Ernie的下一代旗艦版本，這一代的Ernie在很多關鍵功能上都做了重大改進，一旦準備工作完成，我們就會立即向大家發佈。與此同時，我們也將持續對現有模型進行迭代、升級。我們還會持續關注行業發展，確保百度的技術路線圖能夠抓住那些最具潛力的市場機遇。Q：在第二季度、第三季度，人工智慧技術是如何賦能檢索功能的？能否請管理層與我們分享一些新的指標資料，詳細談一談隨著新功能的推出，您觀察到使用者行為發生了那些變化？從產品形態、使用者覆蓋範圍以及商業潛力等方面來看，我們應該如何看待人工智慧搜尋功能的最終走向？羅戎：第二季度，我們持續加速人工智慧搜尋的轉型。正如李總（李彥宏）剛剛提到的，在人工智慧搜尋方面百度處於全球領先地位，甚至可以說我們是探索AI搜尋功能方面最積極的公司之一。目前來看，百度可能是唯一一家用多模態AI檢索結果取代傳統檢索連結的公司。我們相信，這將創造更高效、更直觀的使用者體驗。我們的檢索路徑也與目前行業的AI檢索結果、聊天機器人不同，後者大多隻停留在文字檢索結果上。在當前階段，我們的關注重點仍然是為使用者帶來更好的使用體驗，單月使用者活躍數、使用者時長還是要向後排。從目前的資料來看，使用人工智慧搜尋功能的使用者也表現出更高的訪問量和留存率，這恰恰證明我們的新一代搜尋體驗正在為我們帶來更強勁的使用者滿意度。至於你問題裡提到的人工智慧搜尋功能的最終走向，我認為這仍然是一個懸而未決的問題。但百度的方向是非常明確的，我們希望能從根本上重構使用者的搜尋體驗。首先，我們拋棄了傳統的檢索結果，即檢索索引或者檢索資訊，而是選擇為使用者提供基於多模態內容的人工智慧檢索結果。現在，在檢索結果的頂部會出現多模態內容，並且由人工智慧生成的檢索結果正在不斷增加。平台上出現了越來越多的AIGC（人工智慧生成內容）檢索結果，這可以直接豐富搜尋結果，拓寬了我們為使用者提供的服務範圍。同時，人工智慧也賦能了我們的生態系統中的各方，包括但不限於使用者、內容創作者、廣告商和服務提供商，使他們能夠創作更多內容。同時，這也讓那些非傳統的內容創作者也能參與其中，讓我們的整個生態系統更加活躍。例如，在今年七月，我們推出了自主研發的視訊生成模型MuseSteamer，用以促進大規模的AIGC視訊創作。最新版本的MuseSteamer將於明天下午發佈，其中包含重大更新，敬請期待。我們將快速推進MuseSteamer的迭代、升級。其次，我們也正在從傳統的資訊檢索逐步過渡到完成任務，將使用者與現實世界的服務連接起來。例如，通過百度搜尋開放平台（MCP），我們將搜尋功能與外部功能（例如大英博物館、大都會博物館）連接起來，為使用者在檢索結果中直接提供相關的展覽解說。為了滿足使用者更多更複雜的需求，我們的AI智能體必須深刻理解使用者的意圖，並在需要線下服務時將使用者與我們提供的服務相連接。我們今天所做的一切都僅僅是一個開始。隨著時間的推移，搜尋功能和覆蓋範圍將繼續改善、提升。最後，我們也在努力將普適的、泛泛的檢索結果轉向更為個性化的檢索頁面。通過人工智慧檢索，我們希望能更進一步地理解使用者的個人背景、記憶和偏好，從而生成定製的檢索結果，為使用者提供更智能、更相關、更個性化的答案，更好地將使用者與他們所需的工具和服務進行匹配。展望未來，我們將持續加速人工智慧轉型。從短期來看，這可能會對我們的收入帶來一定壓力。但我相信，隨著時間的推移，人工智慧檢索功能將為我們釋放更多令人興奮的商業潛力，而這種潛力無疑是巨大的。Q：我的問題有關AI智能雲收入。能否請管理層與我們分享一下當前的收入結構和利潤率的細分？在收入結構中，訂閱收入和項目收入的佔比如何？您認為未來幾個季度它們將如何發展？此外，管理層認為短期和長期的利潤率狀況如何？沈抖：在第二季度，百度AI智能雲收入同比增長27%，達到了65億元人民幣。2025年上半年，AI智能雲收入同比增長34%，高於2024年上半年的低雙位數收入增速。細分來看。企業雲的增速始終高於我們整體的AI智能雲業務增速，仍然是我們雲業務的主要增長動力。在企業雲中，訂閱收入佔總收入的一半以上，並在第二季度繼續穩步增長。這種增長主要得益於訂閱人工智慧基礎設施的強勁勢頭，同比增長超過50%。我們觀察到，頭部使用者和中部客戶都表現出良好的發展勢頭。尤其是我們的中部客戶——這部分使用者持續與我們加深合作，為我們帶來了顯著的收入增長。這也反映出我們不斷擴大的客戶群。企業雲的另一部分收入來自項目收入。項目收入通常與客戶部署掛鉤，因此不可避免地會受到合同時間、項目進度的影響，在每個季度發生波動。目前，正在仔細審查我們的項目組合，並逐步降低這部分收入佔比，進而提高收入的穩定性。私有雲方面。私有雲在我們的AI智能雲業務中所佔的比例較小。最近幾個季度，我們將百度網盤與百度文庫進行整合，推出了多項新的人工智慧功能。近期，我們免費開放了部分人工智慧功能，以鼓勵使用者應用。從短期來看，這些工作可能會對我們造成一定壓力，但我們相信，這有助於深化使用者參與度，讓我們從人工智慧的廣泛應用中受益。盈利能力方面。按照非通用會計準則計算，我們的營業利潤同比增長，保持了健康的利潤率。這主要得益於公司健康的收入結構以及更高價值的產品。考慮到市場環境的動態變化，我們的利潤率可能會出現季度性波動。但隨著規模的擴大以及產品組合的最佳化，從長期來看，我們相信業務的利潤率具有明顯的提升潛力。Q：我的問題還是有關集團的搜尋業務。能否請管理層與我們分享一下AI檢索的盈利情況？之前管理層曾提到，AI檢索能為集團帶來更多盈利機遇。能否請您為我們詳細說明一下具體有那些機遇？隨著AI檢索功能的推出，廣告格式和商業模式將如何演變的？業務利潤率會如何變化？羅戎：我之前曾提到過AI檢索業務的盈利潛力，在這裡我再詳細解釋一下。從產品的角度來看，雖然我們的人工智慧檢索功能已經覆蓋了很大一部分搜尋結果，但我們仍處在早期階段，還有很大的提升空間。我們的目標是進一步提高多模態內容在檢索結果中的佔比，並通過MCP持續建構、豐富我們的人工智慧原生系統。在此基礎上，進一步實現與現實世界更深、更廣、更高品質的連接。隨著人工智慧轉型的推進和使用者體驗的提升，我們相信變現機遇會自然而然地到來。人工智慧搜尋功能能夠有效增強使用者體驗，而非干擾使用者檢索。因此，絕大多數過去很難變現的檢索關鍵詞現如今都可以在人工智慧檢索功能的幫助下盈利，這也將顯著擴大我們的廣告庫存。當然，現階段我們還是會非常保守地思考盈利策略，以確保使用者體驗良好為前提；但從長期來看，我相信我們的盈利潛力巨大。在百度的AI轉型過程中，我們將逐漸將檢索結果與現實世界相連接，得益於AI智能體、數字人，這一願景正逐步成為可能。這些創新產品使我們能夠通過互動式對話更好地捕捉、檢索使用者需求，將使用者與具體垂類的服務提供商連接起來，例如醫療保健、旅遊和教育領域。在這些領域，我們的AI智能體和數字人已經展現出了強大的組織能力。從長遠來看，提升滿足使用者需求的能力，推動業務從CPC模型過渡到CPS模型能夠為我們帶來更大的變現空間。在第二季度，我們已經測試了一部分AI智能搜尋變現能力。雖然目前仍處於早期階段，但我們已經看到了非常令人鼓舞的訊號。我們相信，隨著時間的推移，如果我們能始終把使用者體驗放在第一位，這種趨勢也將有能力持續下去。當然，目前大規模的變現尚未開始，但我們會持續加速。短期來看，我們預計業務相關的收入、利潤仍將面臨巨大壓力；但從長遠來看，我們相信我們始終處於有利地位。Q：我的問題有關雲業務和GPU。管理層如何看待人工智慧驅動的雲需求？在當前經濟較為低迷、市場競爭持續加劇的大背景下，這種需求的可持續性如何？另外，管理層是否觀察到晶片供應有明顯改善？沈抖：事實上，隨著中國的智能雲市場持續向以人工智慧為中心的雲端運算轉型，我們看到使用者對人工智慧驅動的雲服務的需求強勁且在不斷增長。使用者對生成式人工智慧和基礎模型的採用正在加速，人工智慧已成為越來越多公司的戰略重點。據我們觀察，各行各業對人工智慧技術的需求都在增長：早期的時候，需求可能還只是來自網際網路公司，但如今我們看到需求也同樣來自金融服務和公共部門等更廣泛的行業。可以說，人們對人工智慧驅動的雲解決方案的興趣正在迅速增長。與此同時，技術進步也正在推動新興行業（例如實體人工智慧）的強勁新需求。我們正在積極地抓住新機遇，與該領域的頭部企業合作，包括二十家中國前景光明的實體人工智慧初創公司，其中四家是中國頂尖的人形機器人公司。百度之所以能夠如此迅速地抓住機遇，主要得益於我們獨特的競爭定位。我們與眾不同之處在於，百度能夠為使用者提供高性價比的端到端人工智慧雲產品和解決方案，這都要歸功於我們的全端人工智慧能力。以人工智慧基礎設施為例。憑藉業界領先的資源管理能力，我們得以不斷提升利用率和效率，動態分配計算資源，更好地將工作負載與合適的資源相匹配，管理需求波動，從而以更低的成本提供更佳的性能。因此，我們可以為使用者提供經濟實惠、可靠且可擴展的雲服務，使企業能夠輕鬆地採用人工智慧技術，並將其轉化為實際的業務影響。我們始終致力於建構靈活的人工智慧架構，最大限度地提高GPU利用率，支援包括國產晶片在內的各種晶片。正因如此，我們能夠在供應環境不斷變化的同時更好地服務客戶。展望未來，我們相信，自給自足的供應鏈以及日益重要的自主研發軟體堆疊將為中國人工智慧生態系統的可持續創新奠定堅實基礎。從這個角度來看，百度已做好準備引領轉型。Q：考慮到廣告收入逆風以及集團對人工智慧領域的持續投資，能否請管理層與我們談一談，目前公司有那些成本最佳化方向和效率提升計畫可以幫助保護利潤率？管理層應該如何看待2026年及以後的利潤率趨勢？何海建：人工智慧投資方面。我們將繼續致力於人工智慧投資，今年全年我們都進行了大量的投資，尤其是在搜尋領域的人工智慧轉型方面。正如羅戎前面提到的，我們的核心傳統產品，即搜尋業務，正在經歷一場徹底的轉型。在過去的幾個季度中，我們加大了投資力度用以加速轉型處理程序。我們相信，這對帶動長期價值至關重要。當然，由於人工智慧搜尋業務的變現仍處於非常早期的階段、尚未形成規模，我們的收入和利潤率在短期內仍面臨相當大的壓力，預計第三季度將尤其具有挑戰性。為了推動短期效應，我們將積極推動內部效率提升，包括加強不同業務部門之間的資源協調，提高整體的資源利用效率。另一方面，我們會繼續致力於長期的人工智慧投資，同時非常謹慎地控制投資節奏，以避免未來出現利潤率波動的加劇。展望未來，隨著核心廣告業務的復甦和穩定以及非廣告業務收入份額的擴大以及盈利能力的提升，我們相信利潤率會有一定的提升潛力。我們相信，集團的戰略方向和嚴謹的執行力將支援公司變現能力逐步復甦。展望未來，在今年年底前，或者年底左右，我們對明年的前景預期將更加明朗。屆時，我們也將為大家提供更清晰的、面向未來的長期規劃展望。與此同時，我們也在仔細評估、釋放集團資產的隱性價值。我們的目標是增強投資組合，為股東創造長期價值，同時為業務的長期、可持續增長提供支援。Q：我的問題有關百度的自動駕駛。我們看到，目前行業的競爭日益激烈。對於百度的自動駕駛計程車服務Apollo Go，管理層認為其區別於行業競爭對手的差異化優勢是什麼？另外，最近百度官宣與Uber合作，此次合作將如何與集團的全球擴張策略產生協同效應？管理層認為該項業務將如何實現可持續盈利？產品路線圖會是怎樣的？李彥宏：我始終認為，自動駕駛技術是人工智慧改變物理世界的最激動人心的前沿領域之一。想要在這一領域取得成功，我們就需要尖端技術、持續的大規模投入以及多年的嚴格執行，只有這樣才能實現規模化的商業營運。作為最早進入自動駕駛領域的公司之一，百度在上述所有領域都建立了堅實基礎，並已成為該領域無可爭議的全球領導者。隨著我們商業模式被逐一驗證，我們目前的重點是擴大營運規模。目前，我們已經在左駕和右駕自動駕駛計程車市場確立了全球領導地位。在左駕市場，我們是首家實現UE收益平衡的公司。目前，我們在中國大陸的所有營運車輛均為完全無人駕駛；放眼全球，我們是極少數能夠在單一複雜人口密集區域實現大規模完全無人駕駛汽車商業營運的公司之一。在右駕市場，我們也同樣處於全球領先的地位。在香港，我們正在快速開展開放道路測試，並將在獲得監管部門批准後，在更複雜的城市場景進行道路測試。我們的技術堆疊和營運能力具有高度的跨地域和可遷移性，促使我們得以高效地適應新市場和監管要求。此外，百度第六代無人車Apollo RT6也是我們的重要優勢之一。它是全球首款，也是唯一一款從一開始就專為四級自動駕駛而設計的量產車型。與一些改裝車不同，Apollo RT6是專為四級自動駕駛而打造的。它注重安全性、系統整合和成本效益，並擁有全球四級自動駕駛車輛中最低的單位成本。目前，Apollo RT6已在我們的商業營運中實現了規模化營運，為我們未來的廣泛營運提供了巨大優勢。憑藉這些優勢，我們有信心將業務擴展到全球更多城市，尤其是拓展到那些乘車費用較高的城市。我們擁有全球成本最低的四級自動駕駛車輛和最高效的營運效率。目前，我們已經率先在武漢實現了UE收益平衡，武漢的計程車費用比中國一線城市便宜30%以上，遠低於許多海外市場。但通過在武漢的運行，我們仍然成功地證明了我們的商業模式。我相信，我們的營運能力和成本效益在全球範圍內都是行業領先的。對百度來說，海外擴張意味著從低價市場進軍到高價市場，而且海外市場的乘車價格通常要高出好幾倍。我們相信，我們巨大的成本優勢能夠在全球大多數主要城市為我們帶來更強勁的單位經濟效益。因此，為了加速全球擴張，我們也在積極主動地與本地商家建立全球合作夥伴關係。正如我們前面的簡報中提到，今年七月我們官宣了與Uber的合作，八月我們還宣佈了與歐美出行巨頭Lyft間的合作夥伴關係。我們相信，與這些世界領先的出行平台進行合作將幫助我們更快地進入並擴展至全球市場，比如中東、亞洲和歐洲。展望未來，我們預計，隨著百度全球營運的車隊規模成倍增長，我們的業務量也將實現加速增長。我們相信，Apollo Go將繼續引領各國市場，並在全球自動駕駛領域保持行業領先的地位。 (雲媒體)

8月20日，愛奇藝發佈了2025年Q2財報，其中首次披露IP消費品成績單：上半年自營影視卡牌業務GMV突破億元，熱播劇《淮水竹亭》和《臨江仙》卡牌銷售額創愛奇藝新高。同時，在財報會上，愛奇藝CEO龔宇表示，線下體驗方面，目前位於揚州、開封的愛奇藝樂園正在籌備中，年底前再確認1-2家新樂園選址。可見，在會員和廣告之外，IP全場景開發作為愛奇藝新的增長點正越來越清晰。據瞭解，愛奇藝自2018年開始以授權方式切入卡牌市場，到2023年，憑藉《蓮花樓》首次嘗試真人影視卡牌，2024年7月，從《唐朝詭事錄之西行》項目開始，愛奇藝已經全面實現卡牌自營模式，成功建構了“自有IP孵化+自研產品+自營管道”為一體的綜合營運能力。影視卡牌賽道重點依賴於古裝劇賽道，而優質IP的儲備和獲取是愛奇藝的明顯優勢，同時正在加速搭建管道能力，面向未來，愛奇藝希望依託中國衍生品產業豐富的產能和人才，快速提升設計和工藝水平，同時在電影、日漫、兒童等領域加大IP的衍生品開發和獲取商品化權利，計畫孵化出一批具有持久生命力的IP角色，實現角色的長線價值營運，這能為企業帶來長期穩定的收益。當下，中國IP消費品市場正經歷爆發式增長。據公開資訊，中國IP衍生品市場規模從2020年的994億元人民幣快速擴張至2024年的1,742億元，預計到2025年將達到2,025億元。潮流玩具市場持續火熱，不僅體現在玲娜貝兒、Labubu等IP受到消費者追捧，更體現於頭部企業泡泡瑪特的市值不斷增長，這有力印證了IP消費品所具有的巨大市場潛力。中信證券發佈的研報也指出，國內IP行業目前景氣度極高，作為重要衍生品類的卡牌市場，預計到2027年將達到351億元，屆時年均複合增長率高達25.4%。面對這一趨勢，愛奇藝也快速跟進，將IP價值從線上延伸至線下體驗場景，IP消費品之外，正積極拓展線下體驗業務。據龔宇透露，該業務主要包括“全感劇場”和“愛奇藝樂園”兩種形式，均採用輕資產模式營運。在愛奇藝樂園中，不僅設有基於平台IP的遊樂項目，還融入了IP消費品的體驗與銷售環節，從而實現線下體驗與IP消費兩大業務的協同促進。目前，愛奇藝已官宣在揚州和開封建設兩家樂園，並計畫在年底前再確認1-2家新樂園選址，持續拓展線下版圖。同日公佈的愛奇藝2025年Q2財報顯示，當季愛奇藝總收入為66.3億元人民幣。其中，會員服務收入40.9億元，線上廣告服務收入12.7億元，內容發行收入4.4億元，其他收入8.3億元。當季，愛奇藝Non-GAAP（非美國通用會計準則）營運利潤為5870萬元，連續14個季度保持Non-GAAP營運盈利。 (TopMarketing)